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Enregistrement W4289890776 · doi:10.5539/jps.v11n1p19

In vitro Bioassay of Allelopathic Activities of Soybean, and Three Isoflavones, Using Protoplast Co-culture Method with Digital Image Analysis

2022· article· en· W4289890776 sur OpenAlexvenueno aff
Hamako Sasamoto, Yosuke Kobayashi, Tomoya Oyanagi, Yutaka Sasamoto

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Institute for Sustainable Humanosphere, Kyoto University
Mots-clésAllelopathyGenistinDaidzeinDaidzinIsoflavonesGenisteinProtoplastBiologyBotanyBioassaySeedlingGerminationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibitory allelopathic activities of dried leaves of potted plants and protoplasts of Glycine max (soybean) cv. Okuhara-wase were studied using two in vitro bioassay methods. Strong inhibition (90%) of growth of recipient lettuce root was obtained with 50 mg soybean leaves using the lettuce seedling growth test (sandwich method), and moderate inhibition (65%) of lettuce protoplast division was obtained with 100 × 103 mL-1 protoplasts of etiolated soybean seedlings using the protoplast co-culture method with digital image analysis (DIA-PP method). Three isoflavones, genistein, genistin (genistein-7-O-glucoside), and daidzin (daidzein-7-O-glucoside) were investigated as putative allelochemicals using the DIA-PP method. The three isoflavones at 100 µM showed early crystal accumulation in lettuce protoplasts and inhibited lettuce protoplast division by 100%. Genistein showed the strongest inhibition. The results were compared and discussed with the previous reports on the invader leguminous plant, Kudzu, and two isoflavones, daidzein and Kudzu-specific puerarin (daidzein-6-C-glucoside), and other allelopathic plants and their putative allelochemicals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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